基於失配補償的迭代學習控制應用於 Delta 機器人殘餘振動抑制

Core Concepts

本文提出了一種結合輸入整形技術和迭代學習控制的控制策略，用於抑制 Delta 機器人的殘餘振動，並提高其軌跡跟踪精度。

Abstract

本研究論文旨在探討如何有效抑制 Delta 機器人的殘餘振動，並提出了一種基於失配補償的迭代學習控制策略。
研究背景
Delta 機器人以其高速和高加速度運動能力而廣泛應用於食品、電子、包裝等行業。然而，為了追求更高的速度和更低的能耗，機器人連結通常採用輕量化材料設計，這也導致了殘餘振動問題的加劇，進而影響機器人的定位精度。
研究方法
為了解決上述問題，本文提出了一種結合輸入整形技術和迭代學習控制的控制策略 (IS-AMCILC)。

首先，建立了一個包含剛體部件、柔性部件和永磁同步電機 (PMSM) 的 Delta 機器人動態耦合數學模型。
基於該模型，設計了一個基於全局優化的輸入整形器，以有效抑制殘餘振動。
針對系統存在的參數不確定性和 PMSM 未知阻尼等模型失配問題，利用模糊邏輯結構 (FLS) 對其進行逼近。
提出了一種基於迭代學習控制的控制器，並設計了自適應參數更新律，以確保跟踪誤差的收斂性。
採用基於 Simulink/Simscape 的多物理域耦合模型進行仿真驗證，以評估所提出的控制策略的有效性。
主要發現

相比於傳統的 PID 迭代學習控制器 (PIDILC) 和自適應模糊控制器 (AFC)，所提出的 IS-AMCILC 能夠更有效地抑制 Delta 機器人的殘餘振動，並提高其軌跡跟踪精度。
輸入整形技術可以有效地減少殘餘振動的幅度。
迭代學習控制可以利用歷史誤差信息來改善控制性能，並有效應對重複性任務。
模糊邏輯結構可以有效地逼近模型失配，提高控制器的魯棒性。
研究意義
本研究提出了一種有效的 Delta 機器人殘餘振動抑制方法，對於提高機器人的工作精度和穩定性具有重要意義。同時，該方法也為其他類型並聯機器人的控制提供了參考。
研究局限與展望
本研究主要基於仿真模型進行驗證，未來將進一步在實際 Delta 機器人樣機上進行實驗驗證。此外，還將探討如何進一步優化控制策略，以提高其性能和效率。

Stats

Delta 機器人在頂部工作空間的最大一階自然頻率為 24Hz。
Delta 機器人在底部工作空間的最小一階自然頻率為 16Hz。
本研究中，輸入整形器的最優解為 fn = 16.4 Hz 和 kt = 0.83。

Key Insights Distilled From

Iterative Learning Control with Mismatch Compensation for Residual Vibration Suppression in Delta Robots

by Mingkun Wu, ... at arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07862.pdf

Deeper Inquiries

除了輸入整形技術和迭代學習控制之外，還有哪些方法可以有效地抑制 Delta 機器人的殘餘振動？

除了輸入整形技術和迭代學習控制，還有許多其他方法可以有效抑制 Delta 機器人的殘餘振動。這些方法可以大致分為被動抑制和主動抑制兩大類：
一、被動抑制
被動抑制方法主要通過改變機器人結構或增加阻尼元件來減少振動。常見的被動抑制方法包括：

結構優化: 通過改變 Delta 機器人的連桿形狀、材料和尺寸等參數，可以改變系統的固有頻率和阻尼特性，從而減少振動。例如，使用碳纖維等輕質高阻尼材料製造連桿，或採用空心結構設計。
阻尼處理: 在機器人結構中添加阻尼材料，例如橡膠、泡沫等，可以有效地吸收振動能量，降低振動幅度。
動力吸振器: 在機器人結構上安裝動力吸振器，通過調整吸振器的質量、剛度和阻尼等參數，使其與機器人產生共振，從而吸收振動能量。
二、主動抑制
主動抑制方法則依賴於控制系統，根據機器人的振動狀態實時調整驅動器的輸出，以抵消或抑制振動。常見的主動抑制方法包括：

反饋控制: 基於傳感器測量的機器人振動信息，設計反饋控制器來抑制振動。常用的反饋控制方法包括：

比例-微分-積分 (PID) 控制: PID 控制是一種簡單易實現的控制方法，可以根據位置誤差和速度誤差調整驅動器的輸出。
滑模控制: 滑模控制是一種非線性控制方法，具有良好的魯棒性和抗干擾能力，可以有效地抑制系統的不確定性和外部擾動。
H∞ 控制: H∞ 控制是一種基於頻域分析的控制方法，可以有效地抑制特定頻段的振動。

前饋控制: 基於機器人的運動軌跡和動力學模型，預先計算出驅動器的輸出，以抵消預期的振動。常用的前饋控制方法包括：

軌跡規劃: 通過設計平滑的運動軌跡，可以減少機器人在運動過程中的加速度變化，從而降低振動。
輸入整形: 輸入整形技術通過對輸入信號進行預處理，例如添加延時或改變信號形狀，可以有效地抑制系統的殘餘振動。

在實際應用中，如何根據具體的任務需求和工作環境來選擇合適的控制策略？

在實際應用中，選擇合適的 Delta 機器人控制策略需要綜合考慮多方面的因素，包括：

任務需求:

精度要求: 如果任務對定位精度要求極高，則需要選擇能夠有效抑制殘餘振動的控制策略，例如輸入整形、迭代學習控制或基於模型的控制方法。
速度要求: 如果任務對速度要求較高，則需要選擇計算量小、響應速度快的控制策略，例如 PID 控制或滑模控制。
軌跡複雜度: 對於複雜的軌跡，需要選擇能夠處理非線性動力學特性的控制策略，例如自適應控制或基於學習的控制方法。

工作環境:

外部擾動: 如果工作環境存在較大的外部擾動，例如風力、地面震動等，則需要選擇具有良好魯棒性的控制策略，例如滑模控制或 H∞ 控制。
負載變化: 如果機器人需要搬運不同重量的物體，則需要選擇能夠適應負載變化的控制策略，例如自適應控制或基於擾動觀測器的控制方法。

成本和複雜度:

硬件成本: 一些控制策略需要額外的傳感器或硬件設備，例如激光位移傳感器、加速度計等，這會增加系統的成本。
算法複雜度: 一些控制策略的算法複雜度較高，需要更強大的計算能力，這會增加系統的成本和功耗。
總之，選擇合適的 Delta 機器人控制策略需要在精度、速度、魯棒性、成本和複雜度之間進行權衡。

如何將人工智能技術應用於 Delta 機器人的控制，以進一步提高其智能化水平？

人工智能技術可以應用於 Delta 機器人的控制，以提高其智能化水平，例如：

基於學習的控制:

強化學習: 強化學習可以讓機器人通過與環境交互來學習最優的控制策略，無需建立精確的動力學模型。
模仿學習: 模仿學習可以讓機器人通過觀察人類操作員的演示來學習控制策略，適用於難以建模的複雜任務。

模型預測控制:

基於神經網絡的模型預測控制: 利用神經網絡建立 Delta 機器人的動力學模型，並基於該模型進行預測和控制，可以提高控制精度和響應速度。

故障診斷和預測性維護:

基於機器學習的故障診斷: 利用機器學習算法分析機器人的運行數據，可以識別故障模式並進行故障診斷。
基於深度學習的預測性維護: 利用深度學習算法預測機器人部件的剩餘壽命，可以提前進行維護，避免意外停機。

智能規劃和決策:

基於強化學習的軌跡規劃: 利用強化學習算法在複雜環境中規劃機器人的最優運動軌跡，避開障礙物並完成任務。
基於深度學習的抓取規劃: 利用深度學習算法識別物體並規劃機器人的抓取動作，提高抓取的成功率和效率。
通過將人工智能技術應用於 Delta 機器人的控制，可以提高其自主性、適應性和智能化水平，使其更好地適應複雜多變的應用場景。